Qu'est-ce que l'entretien des machines ? Amélioration de la santé et de la disponibilité des équipements

Qu'est-ce que l'entretien des machines ?

La maintenance des machines est le processus d'entretien des machines pour assurer un fonctionnement continu. Cela peut inclure l'entretien qui se produit dans le cadre d'une routine régulière ou avant toute sorte de rupture ou de dommage, comme le nettoyage des surfaces, la lubrification des engrenages et la vérification de l'usure des pièces comme les courroies. Cela peut également impliquer la surveillance de l'équipement pour tout signe de problème potentiel à venir, comme un changement dans les modèles de vibration ou une augmentation de la température ou de la consommation d'énergie. La maintenance des machines comprend également les processus qui se produisent après une panne d'une machine, tels que l'évaluation des dommages et le remplacement des pièces.

Essentiellement, tout ce qui permet à une machine dans l'usine de fonctionner et de fonctionner comme prévu peut être considéré comme de la maintenance de la machine. Les services de maintenance des machines sont généralement effectués par des techniciens de maintenance et s'appuient sur des données provenant de la commande de la machine, des capteurs et des interfaces de la machine qui permettent d'évaluer quand une maintenance est ou sera nécessaire.

Comment entretenez-vous les machines ?

Il existe plusieurs approches de la maintenance des machines, chacune pouvant être utilisée de manière stratégique en fonction de la machine en question et de la prévisibilité de ses besoins de maintenance.

Dans de nombreux scénarios, des stratégies de maintenance plus matures et plus complexes génèrent le plus de temps de disponibilité des machines et d'économies de coûts. Les stratégies de maintenance avancées telles que la maintenance prédictive et prescriptive utilisent la technologie de surveillance des machines pour recueillir des informations sur les machines de l'usine, qui sont ensuite traitées et utilisées pour générer des informations sur les besoins de maintenance imminents.

Les données peuvent être collectées via des appareils et des capteurs IoT industriels, ainsi qu'auprès des opérateurs sur les machines. Ces informations peuvent être recueillies et analysées en temps réel et utilisées pour obtenir des informations quasi instantanées qui peuvent éviter des dommages majeurs à la machine et renforcer la sécurité des travailleurs au sol. Ce type de données peut également être utilisé pour obtenir des informations à plus long terme qui peuvent guider des décisions telles que le nombre de pièces de rechange à conserver à tout moment.

La surveillance des machines prend en charge les approches de maintenance qui peuvent non seulement prévoir et prévenir les temps d'arrêt et les dommages des machines, mais également prescrire des solutions sur la manière et le moment d'effectuer la maintenance pour résoudre les problèmes afin d'atteindre une efficacité maximale. Cela signifie utiliser pleinement les pièces et les remplacer aussi près que possible du moment de la défaillance (ou de la baisse de qualité).

Pour les machines hautement prévisibles, certains aspects de la maintenance peuvent également être gérés avec des stratégies moins complexes telles que la maintenance préventive basée sur l'utilisation. Un exemple non manufacturier de cela est la vidange de l'huile moteur d'une voiture après un certain nombre de kilomètres. Dans presque tous les cas, une combinaison de stratégies qui penche vers une approche plus centrée sur les données donnera les meilleurs résultats.

Types d'entretien des machines

Si vous souhaitez approfondir les différents types de maintenance, nous avons un article complet sur le sujet, mais voici un bref résumé des différentes stratégies de maintenance des machines :

• Maintenance réactive :en cas de panne, vous réparez.
• Maintenance préventive :vous planifiez les remplacements à l'avance avant que les pièces ne cassent, généralement à intervalles réguliers.
• Maintenance basée sur l'utilisation :vous remplacez les pièces lorsque la machine a été utilisée pendant un certain temps avant qu'elles ne se cassent.
• Maintenance basée sur l'état :vous remplacez les pièces lorsqu'elles semblent trop usées pour continuer à fonctionner correctement.
• Maintenance prédictive :vous utilisez des données historiques pour faire des prédictions sur le moment où une pièce se cassera et remplacer les pièces en fonction de ces prédictions, avant qu'elles ne se cassent. Cela utilise généralement, mais pas toujours, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique.
• Maintenance prescriptive :les méthodes avancées d'analyse des données sont utilisées pour faire plus que prédire les points de défaillance, mais fournissent à la place des résultats hypothétiques afin de choisir la meilleure action pouvant être entreprise avant la défaillance, les risques de sécurité et les problèmes de qualité surviennent ainsi que le calendrier de mise en œuvre.

Predictive Machine Maintenance est la solution de maintenance "Goldilocks", dans laquelle les fabricants sont en mesure de résoudre les problèmes avant qu'ils ne surviennent, mais pas trop dépenser pour des activités de maintenance inutiles.

Comment pouvez-vous améliorer la maintenance de votre machine ?

L'un des moyens les plus efficaces d'améliorer la maintenance des machines pour la plupart des fabricants consiste à se concentrer sur la collecte et l'analyse des données. La maintenance basée sur les données permet d'économiser des ressources et offre des avantages de différentes manières :

• Remplacement des pièces uniquement lorsque cela est nécessaire, au lieu de gaspiller des pièces encore utilisables
• Réduire les temps d'arrêt dus à des pannes inattendues
• Réduire le temps requis par le personnel de maintenance
• Risque réduit d'incidents liés aux machines et à la sécurité causés par des machines mal entretenues
• Espace de stockage réduit nécessaire pour conserver les stocks excédentaires de pièces de rechange
• Augmente la prévisibilité qui peut guider les budgets, les calendriers, les attentes de production, etc.

Afin de collecter des données machine précises et en temps réel, les fabricants peuvent utiliser un logiciel de surveillance de la machine, tel que MachineMetrics, pour se connecter directement au contrôle de la machine. Ces données machine sont contextualisées pour une variété de parties prenantes à consommer dans toute l'usine. Et selon la maturité du fabricant, les données peuvent être utilisées de manière de plus en plus précieuse.

Par exemple, les fabricants peuvent simplement utiliser la surveillance des machines pour voir quand les machines sont en panne et déployer la maintenance pour résoudre le problème le plus rapidement possible. Cependant, les fabricants plus avancés ne voudront pas supporter le coût d'un si grand temps d'arrêt de la machine.

Une alternative à l'approche réactive de la maintenance est la maintenance conditionnelle. Les fabricants activent les informations provenant de la commande de la machine et des capteurs pour communiquer l'état de l'équipement et déclencher des notifications avant une panne de la machine.

De cette façon, les fabricants peuvent s'efforcer de maintenir les machines en fonctionnement sans consacrer beaucoup de temps et d'argent à une stratégie basée sur le calendrier qui sur-entretient l'équipement. L'amélioration d'un programme de maintenance consistera à utiliser davantage de données pour mettre en place une stratégie plus avancée, chaque étape augmentant la disponibilité de la machine tout en réduisant les coûts.

Afin de déterminer les aspects de la maintenance pilotée par les données sur lesquels se concentrer, tenez compte des points suivants :

• La collecte de données vous permet de savoir où vous en êtes. Sans pouvoir mesurer votre programme de maintenance, vous ne pouvez pas savoir si vous vous améliorez.
• Disposer de données précises vous permet d'identifier et de prévenir les causes les plus notables de panne et la maintenance nécessaire de la machine.
• Les données machine en temps réel permettent à l'équipe d'agir dès maintenant pour prévenir ou corriger les problèmes.

Concentrez-vous sur la collecte de données machine pour développer une meilleure compréhension des performances de l'équipement. Avec cet élément clé en place, il devient beaucoup plus facile de savoir si et quand les ressources de maintenance doivent être alertées pour gérer les pannes et les pannes potentielles.